近年来，政府将数据要素纳入了经济发展的重要指示性文件当中，数据作为一种新型生产要素，已经成为第五大生产要素。

要实现数据要素的市场效能，真正发挥数据生产要素的作用，离不开数据资产化，而数据资产化自然也离不开数据资产管理这一基础工作。数据资产管理是释放数据要素价值、推动数据要素市场发展的重要前提。

全面有效的数据资产管理体系，为规范数据资产的采集、加工、使用过程，建立数据资产生态，持续运营数据资产，以及政府机构与企事业单位在资产计量确认方面提供良好的数据条件和能力基础。

为了帮助各大企业解决数据资产管理的问题和困境，袋鼠云汇聚了多位一线大数据专家，精心编撰了**《数据资产管理白皮书》，围绕 数据资产管理的相关职能，阐述数据资产管理的概念内涵、实施路线与平台工具**，并借助行业实践案例解析 ，为读者提供数据资产管理新思路。

01 数据资产管理新思路

完备的企业数据资产管理体系，首先依赖于数据资产管理规划及机制等上层设计，其次基于数据资产管理职能，使用有效的数据资产管理工具，将数据转化为数据资产，从而把数据价值真正发挥出来。

袋鼠云数据资产管理架构图

具体而言，数据资产管理包括数据开发、数据标准管理、数据质量管理、数据治理、数据资产评估、数据资产流通、数据资产运营、数据安全管理和数据消费九大版块，贯穿数据资产从生产到消费的全生命流程；数据资产管理工具包含数据开发平台、数据资产平台、数据共享平台、数据安全平台等，这些工具覆盖数据资产管理的大部分职能，处在不同阶段对工具的功能要求可能不尽相同。

数据资产管理以厘清数据资产的成本与效益、扩大数据资产的应用范围为工作重点，并使数据供给端与数据消费端之间形成良性反馈闭环。

02 七大代表行业实践参考

数据消费其实就是传统认知中的"用数据"，即摆脱以个体经验为标准的判断模式，转而用更客观精准的数据完成决策并追踪业务发展，让更多的业务线与员工科学决策，最终实现数据赋能业务。

数据消费一方面能够为企业的业务应用层提供准确且高度标准化的数据，支撑业务决策科学、敏捷行动；另一方面，它又能从前台业务源源不断地汲取新的数据，丰富数据资产，并倒逼企业在数据资产层不断优化数据质量、提升研发效率，实现数据基建能力的升级。

本书总结了七大行业数据消费实践案例，希望企业通过借鉴这些数据消费案例，可以更好地构建适应自身特点的数据资产管理管理体系，以科学、准确的数据洞察引导战略决策，提升整体业务运营效果与竞争力。

03 激发数据资产新动能

数据资产不同于原始数据，它代表着经济社会数字化转型中的一种新型资产类别，被认为是数字时代中极为关键的资产形式。通过有序推进数据资产化并强化其全生命周期的管理，可以更有效地激发数据资产的内在价值。

企业要在数据资产管理上下功夫，尽快建立起有效的数据资产管理体系，打下数据资源入表的管理基础，建立数据登记确权、评估计价和资产入表的政策"闭环"，激活万亿数据资产，是开启这一蓝海的金钥匙。

针对资产入表，我们提供以下支持：

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总结